析，帮劣用户判断搜索结果导向。 生成报告：对搜索癿分析结果进行报告生 成，可以保存或进行订阅、推送。 简报观察角度自定义，分析结果实时呈现 自由选择观察角度： 配置观察对象、配置观察领 域、选择观察时间段 内容结果分析：提供多种简报模板，用户可根据 配置癿观察角度自由分析，生成相应癿简报。分 析结果采用图表列表癿展示斱式。 添加对比：分析结果可添加对比，添加其他癿观 察角度即可 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 information 自由定义观察角度 关注对象配置：用户可以自由配置自己所关注 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 中自由选择，根据个人喜好自由定制栏目 分类。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 资讯查看 用智慧发现信息价值 Discover information 自由定义分析专题，生成专业的可分析报 告 分析模块自定义：与题分析癿各个展示模块都可 由用户从提供癿指标模板库中自由组合定义，从 而生成相应癿与题分析栏目。 内置多种分析模板：平台丌断扩充分析模板及分 析指标，提供给用户更多癿分析选择。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通

平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 低代码构建业务流程。 其中参数提取节点，支持多参数同时提取、 基于对话历史进行多轮反问澄清等优势能 力，对话效果更优势。 大模型相关的节点均接入 DeepSeek R1 和 V3 模型，可支持自由选择和切换。 大模型知识引擎“工作流” : 支持用户快速编排复杂应用 面向复杂业务流程场景，升级复杂应用构建能力 2. 信息处理节点 均已支持 DeepSeek 模型 1. 信息收集节点 已支持

动态发现：动态从Nacos发现MCP • 自动注册：自动注册工具到Nacos • 请求代理：代理Client请求到目标MCP • MCP管理：工具启停、描述动态修改 • 协议转换：stdio/sse/streamable自由转换 MCP Client 检索模块 安装&代理模块 Local MCP Server Remote MCP Server 发现&注册模块 发现与注册 sse/streamableHttp sse/streamableHTTP • MCP管理：工具启停、描述改动动态生效 • 自动注册：自动注册工具到Nacos • 请求代理：代理Client请求到目标MCP • 协议转换：stdio/sse/streamable自由转换 发现模块 注册模块 Local MCP MCP Client 代理模 块 注册工具及描述 发现MCP元数据 启动示例： docker run -i --rm --network

寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收 获更高价值，多维度的排行榜机制，促进创新 争优。 平台功能 党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源  支持课程定制和学习，满足专项培训需求  定制任务式学习与自由选修相结合，因材施教  支持栏目、标签定制，满足个性需求  提倡学习过程中互动，激发学习热情 学考评一体化管理 教育学习 平台功能  每日一题  学习任务  考试管理 

件的飞速发展， 为算力提升提供了强有力的保障；多模态模型的突破性进展，打破了传统人工智能（AI）技 术界限，实现了信息处理能力的全面升级；视频生成模型的显著进步，更是让创意与想象 在数字世界中自由翱翔；而混合专家系统（MoE）架构的广泛应用，则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外，开源模型的不断涌现，不仅加速了技术的普及与应用，也为全球开发 者共同推动AI技术的进步搭建了广阔的舞台。 构建行业最强的混合大模型底座，既包括公有云大模型，也包括私有化大模型。 对于不涉及数据安全的场景，通过对多家商用大模型进行评测，优选市场上综合效果 表现出色的大模型，直接实现云服务接入。同时搭建智能路由体系，支持根据能力和性价 比自由切换调用。对于有数据安全的应用场景，采用采购商业大模型或基于开源大模型自 研两种方式，需综合平衡应用场景特点、大模型的智能性、成本、实现时间，并行从两种方 案进行择优选择。 （2）第二层：保险通用能力层 原子拆分功能，将大模型的能力解构为一系列独立且可复用的组件，通过工程化的改造简 化了这些组件的配置过程，只需通过点选式的交互界面即可实现快速部署。此外，星问中 台允许用户根据具体业务需求，对这些功能组件进行高自由度的组合与定制，这种模块化 的设计理念，不仅提高了大模型应用场景的适应性和复用性，而且显著降低了开发与运维 的复杂性和成本。 在星问中台的架构设计中，除了对大模型能力的深度挖掘与模块化配置以外，还通过

目标是实现最终目标所需的中间步骤, 随后规划模 块为每个子目标生成详细的行动计划. 类似地, LLM- Planner[78] 使用大语言模型分解任务, 并根据环境 观察来提供每一步的指导. 对于在自由环境中的智 能体, 同样需要明确需求. ELLM[76] 和 Voyager[77] 使用大语言模型为游戏中的智能体提供探索目标和 合适的任务, 不断地掌握新技能和更难达成的目标. 2.2

从而 提高项目成功的概率。 反过来，团队内部的沟通与协作至关重要。通过定期召开工作 会议，跟踪项目进展，及时发现问题并进行调整，可以有效减少项 目的风险。同时，创建开放的反馈机制，让团队成员自由表达观点 和建议，有助于提升团队的凝聚力和创造力。 在技术实施过程中，也需要考虑到系统的可扩展性和维护性。 随着业务的变化和数据规模的扩展，AI 模型需要具备良好的适应 性。使用模块化的架构设计可以使得系统在后期更新和维护时更加